데이터 분석 유의사항 10가지
크몽 지식창고
2023-08-20
인공지능, 금융, 자율 주행 자동차 등 다양한 산업에서 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터가 정확하게 라벨링 되어야 합니다. 라벨링 된 데이터를 통해 여러 분야에 머신러닝 및 인공지능 기술을 적용하면 비즈니스 프로세스 개선 및 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)
1. 데이터 라벨링이란?
데이터 라벨링이란, 텍스트, 오디오, 영상 등의 데이터에 라벨을 부여해 인공 지능 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 과정입니다. 라벨링 된 데이터는 ① 모델 훈련 ② 작업 자동화 ③ 관계 학습 ④ 분류 및 객체 검출 ⑤ 성능 평가 등의 역할을 합니다.
2. 데이터 라벨링의 종류
데이터 라벨링의 종류로는 ① 이미지 라벨링 ② 텍스트 라벨링 ③ 음성 라벨링 ④ 비디오 라벨링 ⑤ 센서 데이터 라벨링 등이 있으며, 이 외에도 더 많은 종류의 라벨링이 있습니다.
3. 데이터 라벨링 과정
데이터 라벨링은 ① 데이터 수집 ② 라벨링 작업 환경 설정 ③ 데이터 샘플 선정 ④ 라벨링 가이드 설정 ⑤ 데이터 라벨링의 과정으로 진행됩니다.
4. 데이터 라벨링 품질 향상 방법
데이터 라벨링 품질을 향상시키는 방법에는 ① 라벨링 교육 ② 품질 관리 프로세스 구축 ③ 품질 평가 지표 사용 ④ 샘플 검토 및 재라벨링 ⑤ 라벨링 가이드 작성 등이 있습니다.
5. 외주 전 체크리스트
데이터 라벨링 외주 전에 ① 라벨링 유형 및 목적 ② 데이터 라벨링 정확성 ③ 데이터 보안 ④ 샘플 테스트 ⑤ 전문 업체 검토 등을 체크하는 것이 좋습니다.
데이터 라벨링은? 크몽에서!
데이터 라벨링 요약
데이터 라벨링은 데이터에 대한 정확한 레이블 또는 태그를 부여하는 과정을 의미합니다. 데이터 라벨링 품질 향상은 정확한 도메인 지식을 활용하고, 중복 및 모호한 라벨 처리, 품질 검증 및 피드백 반영 등의 과정으로 진행됩니다. 데이터 라벨링의 품질은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로 신중한 작업이 필요합니다.
5.0 ★★★★★
실제 크몽 의뢰인의 후기
두서없이 요청했는데 바로 이해하시고
작업 진행 중 수시로 방향을 체크하시면서
매끄럽게 진행해 주셨습니다.